/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id

## An ex
tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on
Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial
medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e
Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media,
sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt
was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra

## Analisis Finansial Penggunaan Panel Surya Pada Budi Daya Udang Vaname

## Financial Analysis of the Utilization of Solar Panels in the Vannamei Shrimps Farming
Desy Febrianti dan Resti Nurmala Dewi* Politeknik Kelautan dan Perikanan Jembrana, Kementerian Kelautan dan Perikanan Pengambengan, Kec. Negara, Kabupaten Jembrana, Bali 82218, Indonesia
International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11 1
ijain@uad.ac.id

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3 a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node  in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a  node in a  network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection  of  the central or influential actors  in a  network is  mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] . A R T I C L E I N F O

## A B S T R A C T
Article history Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential  actors  of  hate  speech  in  social  networks,  one  of  which  is  the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.800

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3 a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors of hate speech on social media and issuing a legal law in the form of the Information and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and
CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime
[13] – [15] and e-commerce [16] . ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article history Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time. This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph

## ARTICLE INFO ABSTRAK
Pada sistem budi daya udang intensif, penggunaan kincir air menjadi salah satu kunci keberhasilan budi daya.
Kincir air memegang peranan penting dalam penyediaan oksigen terlarut untuk kehidupan udang. Saat ini, kincir air yang banyak digunakan adalah yang menggunakan listrik sebagai tenaga penggeraknya dan menghabiskan sekitar 14-15% dari biaya total yang dibutuhkan selama masa pemeliharaan. Hal inilah yang membuat para pembudidaya  membutuhkan  biaya  operasional  yang  tinggi  untuk  menggunakan  kincir  air.  Oleh  sebab  itu, menjadi  penting  untuk  menganalisis  kebutuhan  biaya  listrik  untuk  budi  daya  udang  vaname  dengan  sistem intensif; menganalisis persentase penurunan biaya dengan penerapan solar panel sebagai penggerak kincir pada budi daya udang vaname; dan menganalisis parameter finansial pada budi daya udang vaname yang menggunakan solar panel sebagai pengganti listrik. Penelitian ini telah dilakukan selama dua siklus budi daya pada tambak udang vaname di Kabupaten Jembrana, Bali menggunakan metode survei dan pengamatan di lapangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kebutuhan penggunaan listrik untuk menggerakkan kincir air menelan biaya hingga 9,04% dari biaya total produksi selama masa pemeliharaan. Tingginya kebutuhan listrik yang mencapai 95.040  kWh  per  tahun  untuk  empat  kolam  tambak  dengan  luas  5.600  m 2 menyebabkan  penggunaan  solar panel menjadi sebuah solusi yang tepat. Selain disebabkan karena penggunaan energi terbarukan yang ramah lingkungan, penggunaan solar panel untuk mensubstitusi listrik konvensional juga mampu menurunkan biaya operasional hingga 1,47% dan meningkatkan keuntungan usaha hingga 44,60%. Dengan demikian, penggunaan tenaga surya terbukti dapat menjadi solusi budi daya berkelanjutan. Akan tetapi, penerapan energi ini masih belum  maksimal  sehingga  diperlukan  dukungan  pemerintah  dalam  bentuk  kebijakan  dan  peraturan  serta pengembangan kerja sama internasional.
Kata Kunci: analisis kelayakan ekonomi; energi terbarukan; kincir air; panel surya; udang vaname

## ABSTRACT
In intensive shrimp farming system, the use of waterwheels is one of the keys to successful cultivation. Waterwheels play an important role in providing dissolved oxygen which is essential for shrimp life. However, the majority of waterwheels use electricity as its driving force and spends around 14-15% of the total cost required during the maintenance period. Because of this, cultivators need to incur significant operating costs in order to employ waterwheels. Therefore, it is important to analyze the need for electricity costs for vannamei shrimp farming with an intensive system, analyze the percentage of cost reduction by applying solar panels as a wheel drive, and analyze the financial parameters in using solar panels as an electric replacement. This study was conducted for two cultivation cycles in vannamei shrimp ponds in Jembrana, Bali utilizing survey and direct observation in the location. The results showed that the need to use electricity to drive the waterwheels costed up to 9.04% of the total production cost. The high demand for electricity, which reached up to 95,040 kWh per year for four ponds with an area of 5,600 m 2 , showed that the use of solar panels is a viable eco- friendly renewable energy solution. The use of solar panels decreased operational costs by up to 1.47% and raised business earnings by up to 44.60%. Thus, it has been shown that using solar energy for farming is a sustainable approach. Though this energy is still not being used to its full potential, government support in the form of laws and regulations as well as the growth of international cooperation are required.
Keywords: economic feasibility analysis; renewable energy; solar panels; vannamei shrimp; waterwheels
Diterima tanggal : 23 April 2023 Perbaikan naskah: 20 Desember 2023 Disetujui terbit   : 12 Januari 2024
Korespodensi penulis:
Email: restinurmaladewi@gmail.com DOI: http://dx.doi.org/10.15578/ marina.v10i1.12625 International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11
https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.800

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime
[13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTI CL E I NF O ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time. This is an open access article under the CC – BY-SA license. Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph

## PENDAHULUAN
Latar Belakang Udang menempati urutan kelima dalam daftar komoditas ekspor dan menjadi salah satu komoditas ekspor non-migas unggulan yang ada di Indonesia, karena  60%  dari  total  nilai  ekspor  perikanan berasal  dari  komoditas  udang  (Kementerian Kelautan  dan  Perikanan,  2019).  Udang  vaname ( Litopenaeus  vanname )  merupakan  salah  satu  jenis udang  yang  sering  dibudidayakan  (Nababan et  al., 2015;  Mangampa  &  Suwoyo,  2016;  Rahim et  al., 2021). Hal ini dikarenakan udang vaname memiliki prospek  dan  profit  yang  menjanjikan  (Kaligis, 2015;  Babu  &  Naik,  2014).  Menurut  Soebjakto (2020), total produksi udang di Indonesia mencapai 650.000  ton.  Sedangkan  berdasarkan  Direktorat Jenderal  Perikanan  Budidaya  (2021),  nilai  ekspor udang vaname tahun 2019 yaitu Rp36.220.000.000 dengan  capaian  produksi  sebesar  517.397  ton dan  diperkirakan  mencapai  1.290  ton  di  tahun 2024  dengan  nilai  ekspor  Rp90.300.000.000,00. Budi  daya  udang  vaname  memiliki  keunggulan
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3 a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
tersendiri  dibandingkan  dengan  budi  daya  udang spesies lain, antara lain udang vaname lebih tahan terhadap  serangan  penyakit,  tingkat  kelulusan hidup udang yang tinggi serta mudah dibudidayakan (Ariadi & Puspitasari, 2022).
Saat  ini,  pemerintah  Indonesia  melalui program  prioritas  Kementerian  Kelautan  dan Perikanan  berupaya  untuk  meningkatkan pembangunan  budi  daya  yang  berkelanjutan (Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan,  2022). Hal  ini  menjadikan  kegiatan  budi  daya  udang vaname  sebagai  salah  satu  sumber  peluang  usaha yang  besar  dan  menjanjikan  bagi  masyarakat (Palupi et  al., 2021;  Rahim et  al., 2021).  Namun demikian, teknologi budi daya udang di Indonesia masih  tertinggal  jauh  dibandingkan  dengan negara  lain  (Harisjon et  al., 2021).  Salah  satunya disebabkan oleh tingginya biaya operasional listrik tambak dari perusahaan listrik negara (PLN) yang kerap meningkat sepanjang tahun.
Kincir  air  merupakan  bagian  penting  yang membutuhkan biaya operasional listrik tinggi dalam budi  daya  udang  vaname.  Kincir  berperan  sebagai penyuplai oksigen, pemupuk air, pencampur lapisan atas  dan  bawah  kolam  serta  untuk  membantu memudahkan dalam pembersihan tambak (Evalina et  al., 2022;  Nugraha et  al., 2022;  Jayanti et  al., 2022). Satu petak tambak udang dapat terdiri dari empat  sampai  delapan  kincir  air  yang  digerakkan dengan tenaga listrik yang dioperasikan selama 24 jam tergantung dari luasan kolam. Sebuah kincir air dengan daya listrik sebesar 750 watt (1 HP) untuk satu  periode  budi  daya  udang  (4  bulan)  dengan harga  listrik  Rp1.450  per  kWh  membutuhkan biaya sebesar Rp3.132.000-Rp3.500.000. Tingginya biaya  yang  dibutuhkan  untuk  kebutuhan  listrik menjadi hambatan tersendiri. Akibatnya para petani tambak  tidak  dapat  meningkatkan  taraf  hidup dan  keuntungan  panen  (Harisjon et  al., 2021).
Oleh  sebab  itu,  diperlukan  teknologi  terobosan baru  yang  dapat  membantu  petani  tambak  dalam meringankan beban biaya operasional listrik seperti pemanfaatan solar panel yang dapat menjadi alternatif untuk mengatasi ketergantungan terhadap pasokan listrik dari pemerintah (Aljufri et al., 2021; Phu & Nguyen, 2022).
Energi  surya  merupakan  salah  satu  energi tak  terbatas  yang  berasal  dari  sinar  matahari (Laksana et  al., 2021).  Pemanfaatan  energi  surya telah banyak dilakukan dibeberapa sektor termasuk bidang  perikanan  (Widayana,  2012).  Beberapa penelitian telah melaporkan kelebihan serta manfaat yang diberikan pada budi daya udang berbasis energi surya dapat dilihat pada Tabel 1.
Berdasarkan  Tabel  1,  penggunaan  energi surya  yang  diterapkan  pada  kincir  air  tambak udang dipandang dapat membantu menekan biaya kebutuhan  listrik  pada  budi  daya  udang  vaname. Kendati demikian, perlu dilakukan studi lebih lanjut terkait kelayakan ekonomi instalasi solar panel pada kincir  air  untuk  melihat  perbandingan  parameter finansial  pada  budi  daya  udang  vaname  dengan solar panel dan non solar panel. Analisis kelayakan ekonomi  pada  penelitian  ini  diharapkan  dapat diadopsi  oleh  praktisi  budi  daya  udang  vanname serta  dapat  menjadi  referensi  bagi  pengembangan pemanfatan energi surya untuk budi daya perikanan.

## Pendekatan Ilmiah
Penelitian  ini  telah  dilaksanakan  dari  April 2021  sampai  dengan  Januari  2022  selama  2  siklus produksi  (4  siklus  budi  daya  berjalan  selama  120 hari/4 bulan). Penelitian dilakukan di tambak udang vaname kampus Politeknik Kelautan dan Perikanan Jembrana, Desa Pengambengan, Kecamatan Negara, Kabupaten Jembrana, Bali. Tambak yang digunakan sebanyak  empat  petak  dengan  luas  total  5.600  m 2 seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 1.

## Pendekatan Ilmiah Waktu dan Tempat
Penelitian ini telah dilaksanakan pada bulan April 2021 s.d Januari 2022 selama 2 siklus produksi (4 siklus budi daya berjalan selama 120 hari/4 bulan). Penelitian dilakukan di tambak udang vaname kampus Politeknik Kelautan dan Perikanan Jembrana, Desa Pengambengan, Kecamatan Negara, Kabupaten Jembrana, Bali. Tambak yang digunakan sebanyak empat petak dengan luas total 5.600 m 2 seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 1.
(a) (b)
Gambar 1. (a) Peta Provinsi Bali (Sumber: OrangeSmile.com, 2023); (b) Tambak Udang Vaname di Jembrana, Bali (Sumber: Foto diambil oleh Penulis, 2022)
Kerangka teori yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan oleh Gambar 2. Penelitian dilakukan dengan memperhitungkan biaya produksi, investasi dan pemeliharan untuk mengetahui keuntungan hasil produksi dari penggunaan kincir air solar panel melalui analisis ekonomi.

## Gambar 2. Kerangka Teori Penelitian

## Pendekatan Ilmiah

## Waktu dan Tempat
Penelitian ini telah dilaksanakan pada bulan April 2021 s.d Januari 2022 selama 2 siklus produksi (4 siklus budi daya berjalan selama 120 hari/4 bulan). Penelitian dilakukan di tambak udang vaname kampus Politeknik Kelautan dan Perikanan Jembrana, Desa Pengambengan, Kecamatan Negara, Kabupaten Jembrana, Bali. Tambak yang digunakan sebanyak empat petak dengan luas total 5.600 m 2 seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 1.
(a)
(b)
Gambar 1. (a) Peta Provinsi Bali (Sumber: OrangeSmile.com, 2023); (b) Tambak Udang Vaname di Jembrana, Bali (Sumber: Foto diambil oleh Penulis, 2022)
Kerangka teori yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan oleh Gambar 2. Penelitian dilakukan dengan memperhitungkan biaya produksi, investasi dan pemeliharan untuk mengetahui keuntungan hasil produksi dari penggunaan kincir air solar panel melalui analisis ekonomi.
Gambar 2. Kerangka Teori Penelitian
Gambar 1. (a) Peta Provinsi Bali (Sumber: OrangeSmile.com, 2023); (b) Tambak Udang Vaname di Jembrana, Bali (Sumber: Foto diambil oleh Penulis, 2022).
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Tabel 1. P enelitian Sebelumnya T erkait Sistem Kincir Air Budi daya Udang Menggunakan Solar P anel.

## Sumbe r Refere nsi
Luasan Tambak (m 2 ) Jumlah Solar Panel yang Digunakan Kapasitas Bat erai Digunakan Kapasitas Inve rter yang Digunakan Jumlah Daya  yang Dihasilkan Cat atan Campana et al., 2019; Nookuea et al., 2016 n.a n.a n.a n.a n.a Instalasi solar pan el se bagai sumber en ergi pada kin cir air budi daya udang m erupakan solusi terbaik di tinja u dari aspek tekn o-ek on om i yang telah dilakukan. Selain dapat m en ekan ket ergan tungan listrik terhadap bahan bakar yang tidak dapat diperbaharui, solar pan el juga
m en dukung sekt or tambak udang un tuk m eng urangi jejak karbon / GHG dan m eng urangi efek evaporasi / peng uapan pada kolam tambak. Aljufri et al., 2019 1 k olam
(ukuran n.a)
1 b uah solar pan el poly cr ystallin e Mod el: GH50M-18  50 Wp
1 b uah bat erai GS Premi um 12 V olt
50 Ah 1 b uah in vert er
1.000 watt
423,15 watt Konsen trasi DO yang dihasilkan m eningkat hingga 6-9,29 ppm. Konsen trasi awal DO se belum m engg unakan solar pan el hanya se besar > 4-5 ppm.
Chai thanakulwat, 2019 1 k olam pilot scale (ukuran  n.a) 1 b uah solar pan el poly cr ystallin e sili con 1.000 Wp n.a n.a n.a
Sist em aerasi dengan solar pan el m enghasilkan lebih banyak oksigen terlarut (DO) an tara pukul 8.00. -16. 00 yakni se besar 10. 89 ppm (le bih
tinggi dari aerat or tradisi onal). Oleh karena itu, dapat dipastikan bah wa
jumlah oksigen dalam air berada pada tingkat stan dar (nilai oksigen stan dar dalam air dalam kisaran maksim um 14,6 ppm. pada 0°C dan
minim um 7 ppm). Nugraha et al., 2020 2 k olam (8 x 7  x 1.5 m)
14 b uah 1.000 Wp 24 buah bat erai 12 Volt 250 Ah 1 b uah in vert er 1.000 watt 58,76 kWh Sist em hibri d PLTS dan gen erat or se bagai catu daya tambahan dapat
m em en uhi ke butuhan en ergi listrik di tambak udang vanam e. Sist em
ini dapat m emberikan en ergi listrik ketika m engalami pemadaman
listrik dengan m engg unakan en ergi listrik dari PLTS dan gen erat or
ata u dalam keadaan m en dung/h ujan dengan m engg unakan en ergi listrik dari PLN. Harisjon et al., 2021 1 k olam
(ukuran n.a)
8 b uah solar pan el
200 Wp
20 buah bat erai 24
Volt 500 Ah
n.a 1.500 watt Pen erapan solar pan el se bagai sumber en ergi un tuk kin cir air se bagai aerat or pada tambak udang vannam ei telah berhasil dilaksanakan dan
dapat dig unakan se bagai aerat or alt ernatif pada kolam budi daya udang vannam ei. Ph u & Ng uy en, 2022 1 k olam (ukuran n.a) 1 b uah Canadian  Solar 300 Wp 5 b uah bat erai 24 Volt 100 Ah
n.a n.a Aerat or oksigen bert enaga sur ya un tuk tambak udang dapat m emban tu
petambak m engh emat biaya 2 hingga 3 kali lipat diban dingkan dengan aerat or oksigen bert enaga gas dan minyak. Pen eli tian ini dapat di terapkan secara nyata di daerah pesisir un tuk m eng urangi biaya prod uksi diban dingkan dengan m engg unakan m esin di esel sekalig us juga m eng urangi polusi udara.
Margana et al., 2023 1 k olam (ukuran n.a) n.a 1 b uah bat erai 24
Volt 100 Ah
n.a 473,099 watt Instalasi solar pan el pada kin cir air dapat m eningkatkan konsen trasi oksigen dan nilai pH air serta m eny ediakan DO yang cukup un tuk
udang.
Ket erangan: n.a = not available
ISSN 2442-6571 Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node
[2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and
CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime
[13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Analisis Perhitungan Finansial Penggunaan Panel Surya Pada Budi Daya Udang Vaname | Febrianti, D dan Dewi, R. N Vol. 10, No. 1, Juni 2024, pp. 11-23
Kerangka  teori  yang  digunakan  dalam penelitian ini ditunjukkan oleh Gambar 2.  Penelitian dilakukan dengan memperhitungkan biaya produksi, investasi  dan  pemeliharan  untuk  mengetahui keuntungan hasil produksi dari penggunaan kincir air solar panel melalui analisis ekonomi.

## Pendekatan Ilmiah Waktu dan Tempat
(a) (b)
Gambar 1. (a) Peta Provinsi Bali (Sumber: OrangeSmile.com, 2023); (b) Tambak Udang Vaname di Jembrana, Bali (Sumber: Foto diambil oleh Penulis, 2022)
Kerangka teori yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan oleh Gambar 2. Penelitian dilakukan dengan memperhitungkan biaya produksi, investasi dan pemeliharan untuk mengetahui keuntungan hasil produksi dari penggunaan kincir air solar panel melalui analisis ekonomi.
Gambar 2. Kerangka Teori Penelitian Gambar 2. Kerangka Teori Penelitian
Solar panel dipasang pada bagian atas kincir air selama produksi seperti desain yang ditunjukkan oleh Gambar 3.  Hal ini bertujuan untuk mengurangi penguapan air pada kolam tambak.
Solar panel dipasang pada bagian atas kincir air selama produksi seperti desain yang ditunjukkan oleh Gambar 3. Hal ini bertujuan untuk mengurangi penguapan air pada kolam tambak.

## Gambar 3. Tambak Udang dan Desain Kincir Air dengan Solar Panel (Sumber: Foto diambil oleh Penulis, 2022)
Dari hasil survei lapangan dan perhitungan didapatkan bahwa satu buah kincir air membutuhkan daya sebesar 750 watt dengan tegangan 12 V sehingga arus listrik yang dibutuhkan adalah 62,5 A yang dipenuhi dari 1 buah baterai Titanium GD 100-12 berkapasitas 100 Ah. Listrik yang dapat dihasilkan oleh satu buah solar panel secara efektif (8 jam) adalah 8000 watt, maka satu buah kincir air memerlukan satu buah solar panel polycrystalline 1000 Wp untuk dioperasikan selama 12 jam. Sistem solar panel juga dilengkapi dengan satu buah inverter 12V-110V sebesar 10.000 watt untuk satu kolam sehingga daya listrik yang dihasilkan adalah 10 kWh per hari atau 300 kWh/bulan.

## Metode Pengambilan Data
Penelitian dilakukan dengan menerapkan penggunaan panel surya sebagai tenaga penggerak kincir di malam hari sehingga dapat menjadi pengganti listrik (8 jam operasi). Hal tersebut bertujuan untuk menekan kebutuhan listrik selama proses budi daya yang tentunya akan berimbas pada penurunan biaya listrik selama proses produksi.
Penelitian ini menggunakan metode survei lapangan dengan mengamati proses budi daya udang selama dua siklus produksi. Data yang dibutuhkan adalah data primer dan data sekunder.
Data primer mencakup kebutuhan biaya listrik selama budi daya udang, kebutuhan biaya produksi secara keseluruhan serta pendapatan yang diperoleh selama dua siklus budi daya. Metode pengambilan data primer dilakukan dengan observasi, wawancara dan dokumentasi. Wawancara
Gambar 3. Tambak Udang dan Desain Kincir Air dengan Solar Panel.
Dari  hasil  survei  lapangan  dan  perhitungan didapatkan bahwa satu buah kincir air membutuhkan daya  sebesar  750  watt  dengan  tegangan  12  V sehingga arus listrik yang dibutuhkan adalah 62,5 A yang dipenuhi dari 1 buah baterai Titanium GD 100-12  berkapasitas  100  Ah.  Listrik  yang  dapat dihasilkan oleh satu buah solar panel secara efektif (8 jam) adalah 8.000 watt, maka satu buah kincir air memerlukan satu buah solar panel polycrystalline 1000 Wp untuk dioperasikan selama 12 jam. Sistem solar  panel  juga  dilengkapi  dengan  satu  buah inverter 12V-110V sebesar 10.000 watt untuk satu kolam sehingga daya listrik yang dihasilkan adalah 10 kWh per hari atau 300 kWh/bulan.

## Metode Pengambilan Data
Penelitian  dilakukan  dengan  menerapkan penggunaan  panel  surya  sebagai  tenaga  penggerak kincir  di  malam  hari  sehingga  dapat  menjadi pengganti  listrik  (8  jam  operasi).  Hal  tersebut bertujuan  untuk  menekan  kebutuhan  listrik selama  proses  budi  daya  yang  tentunya  akan berimbas pada penurunan biaya listrik selama proses produksi.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  survei lapangan  dengan  mengamati  proses  budi  daya udang  selama  dua  siklus  produksi.  Data  yang dibutuhkan adalah data primer dan data sekunder. Data  primer  mencakup  kebutuhan  biaya  listrik selama budi daya udang, kebutuhan biaya produksi secara keseluruhan serta pendapatan yang diperoleh selama dua siklus budi daya. Metode pengambilan data  primer  dilakukan  dengan  observasi, wawancara dan dokumentasi. Wawancara dilakukan terhadap  2  orang  teknisi  tambak  dan  1  orang manajer  produksi.  Data  sekunder  mencakup kebutuhan  biaya  listrik  dan  biaya  produksi keseluruhan  pada  musim  budi  daya  sebelumnya (non solar panel).

## Analisis Data
Analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian adalah  analisis  biaya  dan  analisis  kelayakan  usaha, yaitu:
a. Analisis Biaya
Analisis biaya dilakukan dengan menghitung jumlah  kebutuhan  biaya  yang  dibutuhkan  selama kegiatan  usaha  budi  daya  udang  vaname.  Biaya meliputi biaya variabel dan biaya tetap. Pada usaha budi  daya  udang  vaname  biaya  listrik  termasuk dalam biaya variabel.
b. Analisis Kelayakan Usaha
•  Analisis Pendapatan
Analisis  keuntungan  atau  pendapatan usaha berguna untuk mengetahui keuntungan usaha yang  telah  dilakukan  dengan  cara  menganalisis komponen input dan output yang  terlibat  dalam usaha (Umar, 2001). Analisis keuntungan diperoleh dari  hasil  selisih  antara  penerimaan  dan  biaya (Soekartawi, 2003). Untuk mengetahui pendapatan tersebut  dapat  dihitung  dengan  memakai  rumus pada persamaan (1):
dilakukan terhadap 2 orang teknisi tambak dan 1 orang manajer produksi. Sedangkan data sekunder mencakup kebutuhan biaya listrik dan biaya produksi keseluruhan pada musim budi daya sebelumnya (non solar panel).

## Analisis Data
Analisis yang digunakan dalam penelitian adalah analisis biaya dan analisis kelayakan usaha, yaitu:
a.  Analisis Biaya
Analisis biaya dilakukan dengan menghitung jumlah kebutuhan biaya yang dibutuhkan selama kegiatan usaha budi daya udang vaname. Biaya meliputi biaya variabel dan biaya tetap.
Pada usaha budi daya udang vaname biaya listrik termasuk dalam biaya variabel. b.  Analisis Kelayakan Usaha
 Analisis Pendapatan
Analisis keuntungan atau pendapatan usaha berguna untuk mengetahui keuntungan
usaha yang telah dilakukan dengan cara menganalisis komponen input dan output yang
terlibat dalam usaha (Umar, 2001). Analisis keuntungan diperoleh dari hasil selisih antara penerimaan dan biaya (Soekartawi, 2003). Untuk mengetahui pendapatan tersebut dapat dihitung dengan memakai rumus pada persamaan (1):
µ  = TR − TC Keterangan: µ
:  Keuntungan/pendapatan
TR : Total Revenue (Total penerimaan)
TC : Total Cost (Biaya total)
 Imbangan Penerimaan dan Biaya (R/C Ratio )
Soekartawi (2003) menyatakan, perbandingan jumlah pendapatan dengan biaya yang dikeluarkan untuk memproduksi suatu barang mengindikasikan efisiensi usaha. Perbandingan tersebut dihitung dengan menggunakan perhitungan R/C ratio . Perhitungan R/C ratio secara
matematis (Kadariah & Gray, 1999) ditunjukkan oleh persamaan (2):
R C ratio  = 𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑇𝑇𝑇𝑇 Keterangan: TR : Total Revenue TC : Total Cost (1) (2) ................. (1)
Interna tio nal J our nal o f A dvan ces in Inte llige nt Inf ormat ics ISSN 2442 -6571 Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
http s://do i.or g/10.26555 /ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss-
Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly
rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess
WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e
para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense.
Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
p-ISSN: 2502-0803
e-ISSN: 2541-2930
• Imbangan Penerimaan dan Biaya (R/C Ratio )
Soekartawi (2003) menyatakan, perbandingan jumlah pendapatan dengan biaya yang dikeluarkan untuk memproduksi suatu barang mengindikasikan efisiensi  usaha.  Perbandingan  tersebut  dihitung dengan  menggunakan  perhitungan  R/C ratio . Perhitungan R/C ratio secara matematis (Kadariah & Gray, 1999) ditunjukkan oleh persamaan (2):
Keterangan: µ       : Keuntungan/pendapatan TR  : Total Revenue (Total penerimaan) TC  : Total Cost (Biaya total)
Keterangan: TR  : Total Revenue TC  : Total Cost Kriteria  kelayakan  suatu  usaha  dalam  R/C Ratio adalah: R/C ratio >  1:  Usaha  menguntungkan  dan  layak dikerjakan R/C ratio <  1:  Usaha  merugikan  dan  tidak  layak dikerjakan R/C ratio = 1: Berarti TR = TC atau cash in flows = cash out flows
Keterangan: TR  : Total Revenue
I
: Investasi
dilakukan terhadap 2 orang teknisi tambak dan 1 orang manajer produksi. Sedangkan data sekunder mencakup kebutuhan biaya listrik dan biaya produksi keseluruhan pada musim budi daya sebelumnya (non solar panel).

## Analisis Data
Analisis yang digunakan dalam penelitian adalah analisis biaya dan analisis kelayakan usaha, yaitu:
a.  Analisis Biaya
Analisis biaya dilakukan dengan menghitung jumlah kebutuhan biaya yang dibutuhkan selama kegiatan usaha budi daya udang vaname. Biaya meliputi biaya variabel dan biaya tetap.
Pada usaha budi daya udang vaname biaya listrik termasuk dalam biaya variabel.
b.  Analisis Kelayakan Usaha
 Analisis Pendapatan
Analisis keuntungan atau pendapatan usaha berguna untuk mengetahui keuntungan
usaha yang telah dilakukan dengan cara menganalisis komponen input dan output yang terlibat dalam usaha (Umar, 2001). Analisis keuntungan diperoleh dari hasil selisih antara penerimaan dan biaya (Soekartawi, 2003). Untuk mengetahui pendapatan tersebut dapat dihitung dengan memakai rumus pada persamaan (1):
µ  = TR − TC Keterangan: µ
:  Keuntungan/pendapatan
TR : Total Revenue (Total penerimaan)
TC : Total Cost (Biaya total)
 Imbangan Penerimaan dan Biaya (R/C Ratio )
Soekartawi (2003) menyatakan, perbandingan jumlah pendapatan dengan biaya yang dikeluarkan untuk memproduksi suatu barang mengindikasikan efisiensi usaha. Perbandingan tersebut dihitung dengan menggunakan perhitungan R/C ratio . Perhitungan R/C ratio secara matematis (Kadariah & Gray, 1999) ditunjukkan oleh persamaan (2):
R C ratio  = 𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑇𝑇𝑇𝑇
Keterangan:
TR : Total Revenue
TC : Total Cost (1) (2) ................. (2) ................. (4) ................. (3) ................. (5)
• Return of Investment (ROI) ROI  merupakan  nilai  keuntungan  yang diperoleh pengusaha dari setiap jumlah uang yang diinvestasikan  dalam  suatu  periode  tertentu.  ROI digunakan untuk mengetahui efisiensi penggunaan modal  usaha.  Semakin  besar  nilai  ROI  maka semakin  efisien  penggunaan  modalnya.  Adapun penghitungan  ROI  dapat  dilakukan  dengan persamaan (3):
Kriteria kelayakan suatu usaha dalam R/C Ratio adalah:
R/C ratio > 1: Usaha menguntungkan dan layak dikerjakan R/C ratio < 1: Usaha merugikan dan tidak layak dikerjakan R/C ratio = 1: Berarti TR = TC atau cash in flows = cash out flows
ROI merupakan nilai keuntungan yang diperoleh pengusaha dari setiap jumlah uang yang diinvestasikan dalam suatu periode tertentu. ROI digunakan untuk mengetahui efisiensi penggunaan modal usaha. Semakin besar nilai ROI maka semakin efisien penggunaan modalnya. Adapun penghitungan ROI dapat dilakukan dengan persamaan (3):
ROI = �� � x 100%
Keterangan:

## TR : Total Revenue
NPV merupakan metode untuk menghitung selisih antara nilai benefit saat ini dengan nilai kini dari biaya (Creemers, 2018; Kadariah & Gray, 1999). Secara matematis perhitungan NPV dirumuskan dengan persamaan (4):
NPV = � µ (1 + 𝑟𝑟) � � ��� Keterangan:
r : tingkat suku bunga (10-14% per tahun)
t  : Umur proyek
µ : Penerimaan pada tahun t – biaya pada tahun t
Kriteria kelayakan suatu usaha dalam NPV adalah: NPV > 0: Usaha menguntungkan dan dapat dilakukan NPV < 0: Usaha merugikan karena keuntungan lebih kecil daripada biaya dan tidak layak untuk diusahakan
NPV = 0: Usaha tidak menguntungkan tetapi juga tidak rugi, jadi tergantung penilaian subyektif pengambil keputusan (3) (4) Kriteria kelayakan suatu usaha dalam R/C Ratio adalah: R/C ratio > 1: Usaha menguntungkan dan layak dikerjakan R/C ratio < 1: Usaha merugikan dan tidak layak dikerjakan
R/C ratio = 1: Berarti TR = TC atau cash in flows = cash out flows
 Return of Investment (ROI)
ROI merupakan nilai keuntungan yang diperoleh pengusaha dari setiap jumlah uang yang diinvestasikan dalam suatu periode tertentu. ROI digunakan untuk mengetahui efisiensi penggunaan modal usaha. Semakin besar nilai ROI maka semakin efisien penggunaan modalnya. Adapun penghitungan ROI dapat dilakukan dengan persamaan (3):
ROI = �� � x 100% Keterangan: TR : Total Revenue I : Investasi  Net Present Value (NPV) NPV merupakan metode untuk menghitung selisih antara nilai benefit saat ini dengan nilai kini dari biaya (Creemers, 2018; Kadariah & Gray, 1999). Secara matematis perhitungan NPV dirumuskan dengan persamaan (4):
NPV = � µ (1 + 𝑟𝑟) � � ���
Keterangan:
r : tingkat suku bunga (10-14% per tahun)
t  : Umur proyek
µ : Penerimaan pada tahun t – biaya pada tahun t
Kriteria kelayakan suatu usaha dalam NPV adalah: NPV > 0: Usaha menguntungkan dan dapat dilakukan NPV < 0: Usaha merugikan karena keuntungan lebih kecil daripada biaya dan tidak layak untuk diusahakan
NPV = 0: Usaha tidak menguntungkan tetapi juga tidak rugi, jadi tergantung penilaian subyektif
pengambil keputusan (3)
(4)
• Net Present Value (NPV) NPV merupakan metode untuk menghitung selisih  antara  nilai benefit saat  ini  dengan  nilai kini  dari  biaya  (Creemers,  2018;  Kadariah  &
Gray,  1999).  Secara  matematis  perhitungan NPV dirumuskan dengan persamaan (4):
Keterangan: r   : Tingkat suku bunga (10-14% per tahun) t   : Umur proyek µ  : Penerimaan pada tahun t – biaya pada tahun t
Kriteria kelayakan suatu usaha dalam NPV adalah: NPV > 0 : .. Usaha  menguntungkan  dan  dapat dilakukan NPV < 0 : .. Usaha  merugikan  karena  keuntungan lebih kecil daripada biaya dan tidak layak untuk diusahakan NPV = 0 : Usaha tidak menguntungkan tetapi juga tidak  rugi,  jadi  tergantung  penilaian subyektif pengambil keputusan
• Payback Period (PP) Analisis  PP  dilakukan  untuk  mengetahui waktu  pengembalian  modal  atau  biaya  awal  yang digunakan sebagai investasi ( Initial Cash Investment ) dengan  menggunakan  aliran  kas  dalam  suatu proyek usaha (Bosma et al., 2012; Purnatiyo, 2014; Umar,  2001).  Nilai  PP  disebut  juga  sebagai  rasio keuntungan  dan  biaya  dengan  nilai  perbandingan sekarang.  Apabila  nilai  perbandingan  keuntungan dengan  biaya  lebih  besar  atau  sama  dengan  1 artinya  proyek  tersebut  dapat  di  jalankan.  Secara matematis perhitungan PPC dapat dihitung dengan persamaan (5):
 Payback Period (PP)
Analisis PP dilakukan untuk mengetahui waktu pengembalian modal atau biaya awal yang digunakan sebagai investasi ( Initial Cash Investment ) dengan menggunakan aliran kas dalam suatu proyek usaha (Bosma et al., 2012; Purnatiyo, 2014; Umar, 2001). Nilai PP disebut
juga sebagai rasio keuntungan dan biaya dengan nilai perbandingan sekarang. Apabila nilai perbandingan keuntungan dengan biaya lebih besar atau sama dengan 1 artinya proyek tersebut dapat di jalankan. Secara matematis perhitungan PPC dapat dihitung dengan persamaan (5):
PP = Investasi 𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾 𝑥𝑥1 𝐾𝐾𝐾𝐾ℎ𝐾𝐾𝐾𝐾
 Break Event Point (BEP)
Perhitungan BEP digunakan untuk menentukan batas minimum volume penjualan pada titik impas atau pada kondisi perusahaan tidak mengalami kerugian tetapi juga tidak mendapat keuntungan artinya jumlah penerimaan sama dengan jumlah biaya yang dikeluarkan untuk memproduksi barang (Garrison, 2013; Munawir, 2012; Kharismawati et al., 2021) sehingga dapat diarikan bahwa perhitungan BEP akan menunjukkan kondisi di mana hasil penjualan produksi sama dengan biaya produksi, sehingga pengeluaran sama dengan pendapatan. Nilai BEP akan menunjukkan laba bersih berada pada titik nol atau usaha tidak mendapatkan keuntungan. BEP akan memberikan gambaran kondisi penjualan produk yang harus dicapai untuk melalui titik impas tersebut, sehingga usaha dapat dikatakan mendapat untung. Menurut Jumingan (2006), penghitungan BEP dapat digunakan persamaan (6):

## 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝐾𝐾 + 𝑏𝑏𝑥𝑥
𝑥𝑥 Atau 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝐾𝐾 (𝑝𝑝 − 𝑏𝑏) Keterangan:
a : Fixed cost total atau total biaya tetap
b : Variable cost unit atau biaya variabel per unit
p : Harga jual per unit produk
x : Unit produk yang dijual/ diproduksi
(5) (6)
• Break Event Point (BEP) Perhitungan  BEP  digunakan  untuk menentukan  batas  minimum  volume  penjualan pada titik impas atau pada kondisi perusahaan tidak mengalami  kerugian  tetapi  juga  tidak  mendapat keuntungan  artinya  jumlah  penerimaan  sama dengan  jumlah  biaya  yang  dikeluarkan  untuk memproduksi  barang  (Garrison,  2013;  Munawir, 2012;  Kharismawati et  al., 2021)  sehingga dapat  diarikan  bahwa  perhitungan  BEP  akan menunjukkan  kondisi  di  mana  hasil  penjualan produksi  sama  dengan  biaya  produksi,  sehingga pengeluaran  sama  dengan  pendapatan.  Nilai  BEP akan  menunjukkan  laba  bersih  berada  pada  titik nol  atau  usaha  tidak  mendapatkan  keuntungan. BEP akan memberikan gambaran kondisi penjualan produk yang harus dicapai untuk melalui titik impas tersebut, sehingga usaha dapat dikatakan mendapat untung. Menurut Jumingan (2006), penghitungan BEP dapat digunakan persamaan (6):
International Journal of Advances in Intelligent Informatics ISSN 2442-6571

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia
1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords
Node central Centrality measure
Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Analisis Perhitungan Finansial Penggunaan Panel Surya Pada Budi Daya Udang Vaname | Febrianti, D dan Dewi, R. N Vol. 10, No. 1, Juni 2024, pp. 11-23

##  Payback Period (PP)
Analisis PP dilakukan untuk mengetahui waktu pengembalian modal atau biaya awal yang digunakan sebagai investasi ( Initial Cash Investment ) dengan menggunakan aliran kas dalam suatu proyek usaha (Bosma et al., 2012; Purnatiyo, 2014; Umar, 2001). Nilai PP disebut juga sebagai rasio keuntungan dan biaya dengan nilai perbandingan sekarang. Apabila nilai perbandingan keuntungan dengan biaya lebih besar atau sama dengan 1 artinya proyek tersebut dapat di jalankan. Secara matematis perhitungan PPC dapat dihitung dengan persamaan (5):

## PP = Investasi

## 𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾 𝑥𝑥1 𝐾𝐾𝐾𝐾ℎ𝐾𝐾𝐾𝐾
 Break Event Point (BEP)
Perhitungan BEP digunakan untuk menentukan batas minimum volume penjualan pada titik impas atau pada kondisi perusahaan tidak mengalami kerugian tetapi juga tidak mendapat keuntungan artinya jumlah penerimaan sama dengan jumlah biaya yang dikeluarkan untuk memproduksi barang (Garrison, 2013; Munawir, 2012; Kharismawati et al., 2021) sehingga dapat diarikan bahwa perhitungan BEP akan menunjukkan kondisi di mana hasil penjualan produksi sama dengan biaya produksi, sehingga pengeluaran sama dengan pendapatan. Nilai BEP akan menunjukkan laba bersih berada pada titik nol atau usaha tidak mendapatkan keuntungan. BEP akan memberikan gambaran kondisi penjualan produk yang harus dicapai untuk melalui titik impas tersebut, sehingga usaha dapat dikatakan mendapat untung. Menurut Jumingan (2006), penghitungan BEP dapat digunakan persamaan (6):
𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝐾𝐾 + 𝑏𝑏𝑥𝑥 𝑥𝑥 Atau 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝐾𝐾 (𝑝𝑝 − 𝑏𝑏) Keterangan:
a : Fixed cost total atau total biaya tetap b : Variable cost unit atau biaya variabel per unit p : Harga jual per unit produk x : Unit produk yang dijual/ diproduksi
(6)
Analisis PP dilakukan untuk mengetahui waktu pengembalian modal atau biaya awal yang digunakan sebagai investasi ( Initial Cash Investment ) dengan menggunakan aliran kas dalam suatu proyek usaha (Bosma et al., 2012; Purnatiyo, 2014; Umar, 2001). Nilai PP disebut juga sebagai rasio keuntungan dan biaya dengan nilai perbandingan sekarang. Apabila nilai perbandingan keuntungan dengan biaya lebih besar atau sama dengan 1 artinya proyek tersebut dapat di jalankan. Secara matematis perhitungan PPC dapat dihitung dengan persamaan (5):
 Break Event Point (BEP)
Perhitungan BEP digunakan untuk menentukan batas minimum volume penjualan pada titik impas atau pada kondisi perusahaan tidak mengalami kerugian tetapi juga tidak mendapat keuntungan artinya jumlah penerimaan sama dengan jumlah biaya yang dikeluarkan untuk memproduksi barang (Garrison, 2013; Munawir, 2012; Kharismawati et al., 2021) sehingga dapat diarikan bahwa perhitungan BEP akan menunjukkan kondisi di mana hasil penjualan produksi sama dengan biaya produksi, sehingga pengeluaran sama dengan pendapatan. Nilai BEP akan menunjukkan laba bersih berada pada titik nol atau usaha tidak mendapatkan keuntungan. BEP akan memberikan gambaran kondisi penjualan produk yang harus dicapai untuk melalui titik impas tersebut, sehingga usaha dapat dikatakan mendapat untung. Menurut Jumingan (2006), penghitungan BEP dapat digunakan persamaan (6):
𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝐾𝐾
(𝑝𝑝 − 𝑏𝑏)
Keterangan: a : Fixed cost total atau total biaya tetap
b : Variable cost unit atau biaya variabel per unit
p : Harga jual per unit produk x : Unit produk yang dijual/ diproduksi
(6)

## Analisis PP dilakukan untuk mengetahui waktu pengembalian modal atau biaya awal
yang digunakan sebagai investasi ( Initial Cash Investment ) dengan menggunakan aliran kas dalam suatu proyek usaha (Bosma et al., 2012; Purnatiyo, 2014; Umar, 2001). Nilai PP disebut juga sebagai rasio keuntungan dan biaya dengan nilai perbandingan sekarang. Apabila nilai perbandingan keuntungan dengan biaya lebih besar atau sama dengan 1 artinya proyek tersebut dapat di jalankan. Secara matematis perhitungan PPC dapat dihitung dengan persamaan (5):

## PP = Investasi

## 𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾 𝑥𝑥1 𝐾𝐾𝐾𝐾ℎ𝐾𝐾𝐾𝐾
Perhitungan BEP digunakan untuk menentukan batas minimum volume penjualan pada titik impas atau pada kondisi perusahaan tidak mengalami kerugian tetapi juga tidak mendapat keuntungan artinya jumlah penerimaan sama dengan jumlah biaya yang dikeluarkan untuk memproduksi barang (Garrison, 2013; Munawir, 2012; Kharismawati et al., 2021) sehingga dapat diarikan bahwa perhitungan BEP akan menunjukkan kondisi di mana hasil penjualan produksi sama dengan biaya produksi, sehingga pengeluaran sama dengan pendapatan. Nilai BEP akan menunjukkan laba bersih berada pada titik nol atau usaha tidak mendapatkan keuntungan. BEP akan memberikan gambaran kondisi penjualan produk yang harus dicapai untuk melalui titik impas tersebut, sehingga usaha dapat dikatakan mendapat untung. Menurut Jumingan (2006), penghitungan BEP dapat digunakan persamaan (6):
𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝐾𝐾 + 𝑏𝑏𝑥𝑥
𝑥𝑥 Atau 𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵𝐵 = 𝐾𝐾 (𝑝𝑝 − 𝑏𝑏) Keterangan:
a : Fixed cost total atau total biaya tetap b : Variable cost unit atau biaya variabel per unit p : Harga jual per unit produk x : Unit produk yang dijual/ diproduksi
(6) ........(6)
Keterangan: a : Fixed cost total atau total biaya tetap b : Variable cost unit atau biaya variabel per unit p : Harga jual per unit produk
x : Unit produk yang dijual/diproduksi
Kriteria: BEP produksi < jumlah produksi, maka usaha yang dijalankan berada pada posisi yang menguntungkan BEP  produksi  =  jumlah  produksi,  maka  usaha berada di titik impas (tidak mendapat laba juga tidak mengalami rugi) BEP produksi > jumlah produksi, maka usaha yang dijalankan tidak mendapat keuntungan BEP  penjualan  <  harga  jual,  maka  usaha menguntungkan BEP penjualan = harga jual, maka usaha berada pada titik impas BEP penjualan > harga jual, maka posisi usaha tidak menguntungkan

## Analisis Kebutuhan Biaya Listrik Budi Daya
Udang Vaname Sistem Intensif
Kebutuhan  listrik  pada  budi  daya  udang vaname  selama  penelitian  mencakup  kebutuhan listrik untuk menggerakkan kincir air, penerangan pada  pematang,  dan  kebutuhan  listrik  di  rumah jaga.  Adapun  biaya  listrik  untuk  kincir  air  selama proses produksi ditunjukkan oleh Gambar 4
Dari  hasil  pengamatan  selama  dua  siklus pemeliharaan,  diketahui  bahwa  daya  listrik  yang digunakan  untuk  menggerakkan  satu  buah  kincir adalah  0,75  kWh  atau  2.160  kWh  per  siklus (Gambar 4). Oleh sebab itu, kebutuhan daya listrik
Kriteria:
BEP produksi < jumlah produksi, maka usaha yang dijalankan berada pada posisi yang menguntungkan BEP produksi = jumlah produksi, maka usaha berada di titik impas (tidak mendapat laba juga tidak mengalami rugi)
BEP produksi > jumlah produksi, maka usaha yang dijalankan tidak mendapat keuntungan BEP penjualan < harga jual, maka usaha menguntungkan BEP penjualan = harga jual, maka usaha berada pada titik impas BEP penjualan > harga jual, maka posisi usaha tidak menguntungkan

## Analisis Kebutuhan Biaya Listrik Budi daya Udang Vaname Sistem Intensif
Kebutuhan listrik pada budi daya udang vaname selama penelitian mencakup kebutuhan listrik untuk menggerakkan kincir air, penerangan pada pematang, dan kebutuhan listrik di rumah jaga. Adapun biaya listrik untuk kincir air selama proses produksi ditunjukkan oleh Gambar 4.

## Gambar 4. Kebutuhan Listrik untuk Kincir Air per Kolam Budi daya pada Tahun 2021-2022
(Sumber: Data Hasil Survei, 2022)
Dari hasil pengamatan selama dua siklus pemeliharaan, diketahui bahwa daya listrik yang digunakan untuk menggerakkan satu buah kincir adalah 0,75 kWh atau 2.160 kWh per siklus (Gambar 4). Oleh sebab itu, kebutuhan daya listrik kincir air total untuk dua siklus budi daya adalah sebesar 95.040 kWh per tahun atau setara dengan Rp137.808.000,00. Biaya ini diperoleh dari
Rp0 Rp200.000.000 Rp400.000.000 Rp600.000.000 Rp800.000.000 Rp1.000.000.000 Rp1.200.000.000 Rp1.400.000.000 Rp1.600.000.000 Rp1.800.000.000 Rp2.000.000.000 0 2 4 6 8 10 12 14 Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des Jan Bulan Jumlah kWh per Kolam Jumlah Kolam Pemeliharaan Jumlah kWh per Bulan Biaya Listrik per Bulan (Rp)
Gambar 4. Kebutuhan Listrik untuk Kincir Air per Kolam Budi Daya pada Tahun 2021-2022.
(Sumber: Data hasil survei, 2022)
kincir  air  total  untuk  dua  siklus  budi  daya  adalah sebesar 95.040 kWh per tahun atau setara dengan Rp137.808.000. Biaya ini diperoleh dari penggunaan kincir  air  pada  awal  masa  pemeliharaan  hingga masa panen dengan penggunaan kincir air berkisar 2 - 6 buah setiap petak tambak dengan luas total 5.600 m 2 .
Persentase biaya listrik untuk menggerakkan kincir  tersebut  terhadap  total  biaya  listrik  yang dibutuhkan  adalah  85,58%  atau  12,33%  terhadap biaya variabel atau 7,93% dibandingkan total biaya produksi.  Besarnya  persentase  biaya  listrik  untuk kincir  menunjukkan  bahwa  kebutuhan  listrik  di tambak lebih banyak digunakan untuk menggerakkan kincir  sebagai  alat  untuk  meningkatkan  oksigen terlarut pada media budi daya (Khatimah, 2019).
Biaya  listrik  untuk  kincir  selama  masa pemeliharaan  berfluktuasi  sesuai  dengan  jumlah kincir  yang  digunakan.  Hal  ini  bergantung  pada kebutuhan selama proses pemeliharaan. Pada masa pakan  buta  atau  masa  awal  pemeliharaan,  kincir yang  digunakan  tidak  terlalu  banyak  yakni  hanya berkisar  2  -  3  buah  kincir/kolam  dan  semakin meningkat  seiring  dengan  meningkatnya  umur pemeliharaan.  Hal  ini  serupa  dengan  penelitian yang dilakukan oleh Aljufri et al. (2021) dan Wafi &  Ariadi,  (2022)  bahwa  kebutuhan  listrik  untuk menggerakkan  kincir  air  dengan  kapasitas  2  HP dalam  budi  daya  udang  adalah  0,97  -  1,07  kWh dengan jumlah yang terus berfluktuatif selama masa periode budi daya udang.

## Analisis Penurunan Biaya Listrik dengan Penggunaan Solar Panel
Penggunaan  solar  panel  selama  dua  siklus pemeliharaan  untuk  mengganti  kebutuhan  listrik pada  malam  hari  dapat  menurunkan  biaya  listrik
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
http s://do i.or g/10.26555 /ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Gambar 4. Substitusi Biaya Listrik dengan Penggunaan Solar Panel. (Sumber: Data hasil survei, 2022)
yang  diperlukan.  Pada  Gambar  5  menyajikan substitusi  biaya  listrik  dengan  penggunaan  solar panel yang dilakukan pada malam hari selama 8 jam.
Biaya listrik untuk kincir mencapai 85,58% dari  total  biaya  listrik  keseluruhan.  Substitusi biaya listrik selama satu tahun dengan penggunaan solar  panel  adalah  Rp16.530.000  atau  sebesar 11,99%.  Berdasarkan  Gambar  5,  diketahui  bahwa penggunaan  solar  panel  akan  menurunkan  biaya listrik  hingga  9,3%  dari  total  keseluruhan  biaya listrik  non  solar  panel.  Hasil  ini  selaras  dengan penelitian yang dilakukan oleh Wang et al. (2019) yang  mengaplikasikan  solar  panel  pada  kapal  feri yang beroperasi di Laut Marmara, yaitu penggunaan solar  panel  dapat  menghemat  penggunaan  biaya bahan bakar hingga 300.000 USD.
Penggunaan  solar  panel  pada  penelitian  ini dilakukan selama 8 jam/hari dengan daya 960 kWh per  solar  panel.  Digunakan  satu  buah  solar  panel dengan  inverter  10.000  watt  untuk  satu  kolam sehingga  daya  listrik  yang  dihasilkan  adalah  10 kWh per hari atau 300 kWh/bulan. Masing-masing kolam  budi  daya  membutuhkan  jumlah  kWh yang  berbeda  untuk  menggerakkan  kincir  sesuai jumlah  kincir  yang  digunakan.  Pada  penelitian Nugraha et al. (2020) diperoleh hasil perhitungan dari 14 buah solar panel dengan inverter- 230 VAC dihasilkan  daya  sebesar  58,76  kWh/hari.  Daya yang  dihasilkan  oleh  solar  panel  ditentukan  oleh kondisi lingkungan seperti intensitas sinar matahari (Asy’ari et al., 2012; Li et al., 2021).
Solar  panel  yang  digunakan  pada  penelitian ini  merupakan  solar  panel  tanpa  sensor  elemen untuk  mendeteksi  sinar  matahari.  Peletakan  solar panel yang statis sangat memungkinkan terjadinya
penggunaan kincir air pada awal masa pemeliharaan hingga masa panen dengan penggunaan kincir air berkisar 2 - 6 buah setiap petak tambak dengan luas total 5.600 m 2 .
Persentase biaya listrik untuk menggerakkan kincir tersebut terhadap total biaya listrik yang dibutuhkan adalah 85,58% atau 12,33% terhadap biaya variabel atau 7,93% dibandingkan total biaya produksi. Besarnya persentase biaya listrik untuk kincir menunjukkan bahwa kebutuhan listrik di tambak lebih banyak digunakan untuk menggerakkan kincir sebagai alat untuk meningkatkan oksigen terlarut pada media budi daya (Khatimah, 2019).
Biaya listrik untuk kincir selama masa pemeliharaan berfluktuasi sesuai dengan jumlah kincir yang digunakan. Hal ini bergantung pada kebutuhan selama proses pemeliharaan. Pada masa pakan buta atau masa awal pemeliharaan, kincir yang digunakan tidak terlalu banyak yakni hanya berkisar 2 - 3 buah kincir/kolam dan semakin meningkat seiring dengan meningkatnya umur pemeliharaan. Hal ini serupa dengan penelitian yang dilakukan oleh Aljufri et. al. (2021) dan Wafi & Ariadi, (2022) bahwa kebutuhan listrik untuk menggerakkan kincir air dengan kapasitas 2 HP dalam budi daya udang adalah 0,97 - 1,07 kWh dengan jumlah yang terus berfluktuatif selama masa periode budi daya udang.

## Analisis Penurunan Biaya Listrik dengan Penggunaan Solar Panel
Penggunaan solar panel selama dua siklus pemeliharaan untuk mengganti kebutuhan listrik pada malam hari dapat menurunkan biaya listrik yang diperlukan. Gambar 5 menyajikan substitusi biaya listrik dengan penggunaan solar panel yang dilakukan pada malam hari selama 8 jam.
Gambar 5. Substitusi Biaya Listrik dengan Penggunaan Solar Panel (Sumber: Data Hasil Survei, 2022 ) 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% Rp0 Rp500.000.000 Rp1.000.000.000 Rp1.500.000.000 Rp2.000.000.000 Rp2.500.000.000 Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des Jan % B iaya Bi aya Bulan
Biaya Listrik Total
Biaya Kincir Non Solar Panel Biaya Kincir Solar Panel
Substitusi Biaya
Biaya Listrik Setelah Penggunaan Solar Panel % Biaya
penurunan  voltase  pada  saat  sudut  element  dan sinar  matahari  tidak  tegak  lurus.  Rizk  &  Chaiko (2008)  mengatakan  bahwa  peningkatan  daya  yang diperoleh  dari  sudut  tegak  lurus  antara  susunan elemen terhadap matahari dapat meningkatkan daya sebanyak 30% dengan hasil yang tetap stabil selama lebih dari 7 jam dan jauh lebih lama dibandingkan solar  panel  tanpa  menggunakan  sensor  elemen pendeteksi sinar matahari.
Gambar  5  menujukkan  biaya  listrik  selama masa  pemeliharaan  adalah  Rp161.027.635 dengan  besar  biaya  listrik  untuk  kincir  adalah Rp121.278.000.  Setelah  penggunaan  solar  panel, persentase biaya listrik untuk kincir adalah 75,31% atau  mengalami  penurunan  sebesar  10,26%  dari biaya  listrik  untuk  kincir  sebelum  menggunakan solar  panel.  Persentase  biaya  listrik  untuk  kincir dengan  solar  panel  jika  dibandingkan  dengan biaya  total  adalah  10,85%  atau  menurun  sebesar 1,47%  jika  dibandingkan  tanpa  solar  panel. Penggunaan solar panel selama 8 jam pada malam hari,  terbukti  dapat  menghemat  biaya  listrik  dan biaya  total  operasional  selama  masa  pemeliharaan. Ioakeimidis et al. (2013) dan LiVecchi et al. (2019) juga  menyatakan  bahwa  solar  panel,  salah  satu sumber energi terbarukan yang potensial bagi dunia dengan manfaat seperti mengurangi emisi CO 2 dan meningkatkan  inovasi  pada  industri  akuakultur yang  berkelanjutan  sehingga  dapat  meningkatkan efisiensi  penggunaan  biaya  pada  proses  produksi. Sementara  Vo et  al .  (2021)  menjelaskan  bahwa solar  panel  adalah  solusi  yang  efektif  dan berkelanjutan  untuk  mengurangi  biaya  produksi budi  daya  udang  di  berbagai  negara  di  dunia seperti Cina, Taiwan, Indonesia, Malaysia, Kanada, Bangladesh, dan Vietnam.
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022
Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Analisis Perhitungan Finansial Penggunaan Panel Surya Pada Budi Daya Udang Vaname | Febrianti, D dan Dewi, R. N Vol. 10, No. 1, Juni 2024, pp. 11-23

## Analisis Kelayakan Usaha Budi Daya Udang Vaname Non Solar Panel dan Dengan Solar Panel
Analisis  kelayakan  usaha  dilakukan  dengan memperhatikan biaya yang digunakan dan kriteria investasi seperti Net Present Value (NPV), Internal Rate of Return (IRR), Net Benefit/Cost (B/C) ratio , Gross B/C ratio , Payback  Period (PBP)  dan Break Event  Point (BEP).  Adapun  biaya  tetap  terdiri dari  gaji  pegawai,  biaya  pemeliharaan  per  bulan dan  listrik.  Biaya  variabel  terdiri  dari  pembelian benur,  pakan,  vitamin,  pupuk  (untuk  persiapan lahan) dan biaya panen. Sedangkan biaya investasi mencakup  pembangunan  tambak,  pemantapan pematang,  plastik  HDPE/wadah  tambak,  genset, pembangunan  ruang  genset,  gudang,  biaya pemeliharaan  untuk  mengganti  alat-alat  yang rusak,  mess  karyawan,  kincir,  instalasi  listrik dan  termasuk  biaya  untuk  pengadaan  solar  panel. Hasil analisis ini dapat dilihat pada Tabel 2.
Berdasarkan  Tabel  2,  diketahui  bahwa keuntungan  pada  budi  daya  yang  menggunakan solar panel akan meningkat menjadi Rp737.857.306, dibandingkan  tanpa  penggunaan  solar  panel  yaitu Rp510.259.671.  Peningkatan  keuntungan  tersebut mencapai  44,60%.  Peningkatan  keuntungan  ini berpengaruh  terhadap  analisis  R/C ratio di  mana pada budi daya yang menerapkan penggunaan solar panel  nilai  R/C ratio adalah  2,22  sedangkan  pada budi  daya  tanpa  penerapan  solar  panel  nilai  R/C ratio adalah  1,91.  Analisis  kelayakan  R/C ratio memiliki arti bahwa setiap Rp1 yang dikeluarkan, maka  akan  memperoleh  penerimaan  sebesar Rp2,22 untuk budi daya udang yang menggunakan solar  panel  dan  Rp1,91  pada  budi  daya tanpa penggunaan solar panel. Nilai R/C rasio yang lebih  besar  dari  1  dapat  dikatakan  bahwa  usaha budi  daya  udang  vaname  layak  untuk  dijalankan (Kadariah & Gray, 1999).
Nilai Return  of  Investment (ROI)  pada  budi daya yang menggunakan solar panel adalah 1,56% dan  budi  daya  tanpa  solar  sebesar  1,49%.  Nilai tersebut  tidak  jauh  berbeda  pada  budi  daya  yang menggunakan  solar  panel  atau  pun  yang  tidak. Nilai ROI memiliki arti bahwa semakin besar nilai ROI  maka  semakin  efisien  penggunaan  modal investasi. Net Present Value (NPV) diperoleh sebesar Rp36.447.119 pada budi daya tanpa solar panel dan Rp52.704093, pada budi daya yang menggunakan solar  panel.  Nilai  NPV>0  adalah  nilai  NPV  yang positif  yang  menunjukkan  bahwa  usaha  budi  daya tersebut  menguntungkan  dan  dapat  dilakukan (Creemers, 2018; Kadariah & Gray, 1999). Payback periode (PP)  diperoleh  sebesar  2,31  tahun  atau  2 tahun 4 bulan pada budi daya tanpa solar panel dan sebesar 1,81 tahun atau 1 tahun 8 bulan pada budi daya  dengan  menggunakan  solar  panel.  Nilai  PP menunjukkan  jangka  waktu  pengembalian  modal yang  digunakan  sebagai  investasi.  Penghitungan Break Even Point (BEP) dilakukan pada BEP unit dan BEP harga. Pada budi daya tanpa solar panel, nilai  BEP  unit  sebesar  18.678  kg  dan  nilai  BEP harga sebesar Rp59.719. Sedangkan pada budi daya dengan solar panel, nilai BEP unit adalah 15.023 kg dan nilai BEP harga Rp52.801.
Setelah  dilakukan  analisis  pada  parameter finansial  budi  daya  udang  vaname  pada  tambak yang  menggunakan  solar  panel,  diperoleh  hasil pendapatan  bersih  selama  dua  siklus  yaitu Rp737.857.306.  Keuntungan  bersih  ini  diperoleh setelah  pendapatan  dikurangi  dengan  biaya  yang dikeluarkan  selama  proses  produksi  yaitu  sebesar Rp1.737.286.477.  Hasil  perhitungan  R/C  rasio adalah  2,22  yang  menunjukkan  bahwa  hasil tersebut  >  1,  sehingga  mengindikasikan  bahwa usaha  budi  daya  udang  vaname  dengan menggunakan  solar  panel  menguntungkan
Tabel 2. Analisis Kelayakan Usaha Budi Daya Udang Vaname pada Tahun 2021-2022.
Parameter Non Solar Panel Solar Panel Biaya Total Rp1.964884112 Rp1.737.286.477 Biaya Tetap (FC) Rp670.040.000 Rp620.000.000 Biaya Variabel (VC) Rp1.294844112 Rp1.117.286.477 Investasi Rp1.575.140.050 Rp1.663.140.050 Keuntungan Rp510.259.671 Rp737.857.306 R/C rasio 1,91 2,22 ROI 1,57% 1,49% NPV Rp36.447.119 Rp52.704093 PP 2,31 Tahun 1,81 Tahun BEP unit 18.678 kg 15.023 kg BEP harga Rp59.719 Rp52.801 Sumber: Hasil Survei (2022).
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
dan dapat dilaksanakan. Hal tersebut juga ditunjang oleh nilai ROI sebesar 1,49% dan nilai PP 1,81 tahun. Nilai ROI positif menunjukkan kemampuan usaha dalam  memaksimalkan  keuntungan  sehingga pengembalian  modal  dapat  dilakukan  sesuai tingkat  pengembalian  yang  diharapkan  oleh pemilik  modal  (Nuraini,  2015).  Sedangkan  nilai PP menunjukkan jangka waktu kemampuan usaha dalam mengembalikan modal yang digunakannya.
Nilai PP yang lebih rendah pada usaha budi daya dengan penggunaan solar panel menunjukkan waktu  pengembalian  modal  yang  lebih  singkat dibandingkan  pada  budi  daya  tanpa  menggunakan solar  panel.  Hal  tersebut  dapat  terjadi  karena adanya  penurunan  biaya  operasional  sehingga meningkatkan keuntungan hingga 44,6%. Semakin tinggi  keuntungan  yang  diperoleh  akan  semakin memperpendek  waktu  pengembalian  modal. Hasil  yang  sama  juga  diperoleh  pada  penggunaan solar  panel  pada  kapal  di  Laut  Marmara,  yaitu pengembalian  modal  dengan  penggunaan  solar panel  dapat  dilakukan  kurang  lebih  3  tahun dimana  waktu  pengembalian  yang  lebih  lama akan  berhubungan  positif  dengan  efisiensi  energi yang  lebih  rendah  dan  biaya  investasi  yang  lebih tinggi  (Wang et  al., 2019).  Jangka  waktu pengembalian modal yang lebih rendah pada usaha budi daya udang dengan menggunakan solar panel menunjukkan  bahwa  adanya  efisiensi  energi  dan biaya  investasi.  Analisis  untuk  perhitungan  BEP digunakan dua pendekatan yaitu BEP unit dan BEP
harga.  BEP  unit  digunakan  untuk  memberikan gambaran  terkait  jumlah  produksi  minimal  yang ditargetkan  agar  kegiatan  usaha  berada  pada  titik impas.  Sedangkan  BEP  harga  dihitung  untuk mengetahui  harga  jual  minimal  pada  posisi  yang sama.  Penentuan  titik  impas  sebagai  indikator usaha  tidak  menderita  kerugian  tetapi  juga  tidak memperoleh  keuntungan.  Tabel  2  menunjukkan BEP  unit  pada  usaha  budi  daya  udang  dengan menggunakan  solar  panel  lebih  kecil  daripada BEP unit pada usaha budi daya udang tanpa solar panel.  Hal  tersebut  menunjukan  target  produksi per  siklus  pada  usaha  budi  daya  dengan  solar panel  lebih  rendah  daripada  target  produksi  pada usaha budi daya udang tanpa solar panel. Hal yang sama  juga  terjadi  pada  BEP  harga,  dengan  harga jual  Rp52.801  per  kg,  usaha  budi  daya  tambak dengan penerapan solar panel sudah mencapai titik impas.  Nilai  tersebut  lebih  rendah  daripada  BEP harga  pada  budi  daya  udang  tanpa  penggunaan solar panel.
Indonesia  memiliki  sumber  daya  energi surya  yang  melimpah,  namun  kemajuan  sosio- ekonomi dan teknologi energi ini masih mengalami kendala  dalam  pengaplikasiannya.  Dari  hasil analisis  penelitian  sebelumnya,  terdapat  19 kunci  permasalahan  yang  masuk  ke  dalam  lima kategori  hambatan  besar  yaitu  ekonomi,  teknik, kebijakan  politik,  sosial-kultural  dan  infrastuktur (Shahzad et al., 2023) seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Permasalahan Pengembangan Solar Panel dari Berbagai Aspek.
Aspek Kunci Permasalahan Sumber Referensi Ekonomi • Kurangnya akses pada modal ;
• Kendala anggaran;
• Risiko investasi dan biaya operasi tinggi.
(Abdul et al., 2023; Malik et al., 2019)
Teknik • Terbatasnya fasilitas R&D;
• Terbatasnya subsidi dari pemerintah;
• Kurangnya teknologi atau pengetahuan teknis dari SDM;
• Belum berkembangnya tempat penyimpanan listrik yang sesuai. (Dulal et al., 2013; Engelken et al., 2016; Mishra & Behera,
2016; Yaqoot et al., 2016) Kebijakan politik • Kurangnya  perusahaan  lokal  yang  bergerak  dibidang  ini  dan rendahnya inovasi;
• Ketidakstabilan politik;
• Kurangnya peraturan pemerintah yang mendukung;
• Kebijakan pemerintah yang tidak pasti;
• Kurangnya kesadaran publik.
(Abdul et  al., 2023;  Azadian
&  Radzi,  2013;  Shahzad et al., 2022)
Sosial-kultural • Persepsi yang belum jelas di kalangan masyarakat ; • Keengganan untuk mengubah sumber energi ;
• Kurangnya motivasi investasi pada sektor ini.
(Abdul et al., 2023; Malik et al., 2019)
Infrastruktur • Infrastruktur pasar yang buruk ; • Kurangnya dukungan dari pemerintah dan swasta ;
• Perusahaan yang bergerak masih dalam skala kecil/ start-up;
• Ketidakstabilan pasar .
(Dulal et al., 2013; Engelken et al., 2016; Mishra & Behera, 2016; Yaqoot et al., 2016)
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3
a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT
Article history
Received February 10, 2022 Revised March 15, 2022 Accepted March 31, 2022
Available online March 31, 2022
Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Analisis Perhitungan Finansial Penggunaan Panel Surya Pada Budi Daya Udang Vaname | Febrianti, D dan Dewi, R. N Vol. 10, No. 1, Juni 2024, pp. 11-23
Beberapa  solusi  yang  direkomendasikan sebagai rencana aksi untuk mengatasi permasalahan pengembangan energi surya adalah sebagai berikut:
1.  Untuk  mendorong  penggunaan  energi  surya, pemerintah harus membentuk dan menciptakan kebijakan  tentang  mekanisme  dan  struktur keuangannya, pemberian subsidi, pemotongan pajak  dan  penghargaan  finansial  atau  insentif kepada  pengembang  dan  pengguna  energi surya. Kebijakan ini harus menempatkan energi surya  memiliki  kedudukan  yang  sama  dengan sumber  energi  terbarukan  lainnya.  Akses terhadap  program  bantuan  seperti  pinjaman juga  harus  disusun  dengan  baik  melalui program  yang  menarik  dan  sederhana  untuk para pengembang teknologi surya;
2.  Kualitas  dan  kuantitas  penelitian  dan pengembangan ( research and development ) perlu ditingkatkan karena hal ini memberikan banyak nilai  tambah  bagi  pengembangan  industri energi  surya.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan mengembangkan  kerja  sama  internasional untuk  memfasilitasi  pertukaran  pengetahuan dan teknologi serta pengembangan kompetensi tenaga ahli lokal;
3.  Pemerintah harus berperan dalam mengembangkan  nilai  bisnis  tenaga  surya. Selain  perumusan  kebijakan  dan  undang- undang,  beberapa  faktor  yang  memengaruhi meliputi  pemerintah  melakukan  advokasi tindakan  legislatif  penggunaan  energi  surya, perincian  kerangka  hukum  dan  peraturan, dan pembangunan sambungan jaringan listrik tenaga surya yang lebih mudah dan sederhana.

## PENUTUP
Budi  daya  udang  vaname  membutuhkan biaya operasional yang cukup tinggi khususnya pada penggunaan  kincir  air  yang  dapat  menelan  biaya hingga 9,04% dari biaya total produksi selama masa pemeliharaan.  Tingginya  kebutuhan  listrik  yang mencapai hingga 95.040 kWh per tahun untuk empat kolam tambak dengan luas 5.600 m 2 menyebabkan penggunaan solar panel menjadi sebuah solusi yang baik. Selain disebabkan karena penggunaan energi terbarukan  yang  ramah  lingkungan,  penggunaan solar  panel  untuk  mensubstitusi  listrik  telah menurunkan  biaya  operasional  hingga  1,47%  dan meningkatkan  keuntungan  usaha  hingga  44,60% atau setara dengan Rp737.857.306,00. Penggunaan tenaga  surya  juga  meningkatkan  R/C  rasio,  ROI, NPV dan PP sebesar 2,22, 1,49%, Rp52.704093,00 dan  1,81  tahun  serta  menurunkan  BEP  dengan
nilai  15.023  kg  dan  Rp52.801,00.  Akan  tetapi, pengembangan  tenaga  surya  di  Indonesia  masih mengalami  beberapa  kendala  dibeberapa  aspek yaitu  ekonomi,  teknik,  kebijakan  politik,  sosial- kultural  dan  infrastruktur.  Oleh  sebab  itu,  peran pemerintah sebagai perumus kebijakan dan undang- undang  sangat  penting  guna  mengembangkan energi  surya  secara  berkelanjutan.  Pengembangan kerja sama internasional juga perlu dilakukan guna meningkatkan keterampilan tenaga ahli lokal.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Politeknik Kelautan dan Perikanan  Jembrana  atas  dukungannya  sehingga penelitian dapat diselesaikan dengan baik.

## PERNYATAAN KONTRIBUSI PENULIS
Dengan  ini  kami  menyatakan  bahwa kontribusi  masing-masing  penulis  terhadap pembuatan karya tulis adalah: Resti Nurmala Dewi sebagai kontributor utama yang merancang ide dan mempersiapkan  naskah.  Desy  Febrianti  sebagai kontributor  anggota,  yang  berkontribusi  di  dalam mengolah dan menganalisis data serta merekapitulasi hasil  analisis  menjadi  informasi  yang  bermanfaat untuk  penelitian  ini.  Penulis  menyatakan  bahwa telah  melampirkan  surat  pernyataan  kontribusi penulis.

## DAFTAR PUSTAKA
Aljufri,  S.  R.,  Abizar,  A.,  &  Setiawan,  A.  (2021). Preliminary  design  of  shrimp  pond  paddle wheel powered by solar energy. Jurnal Polimesin ,
19 (1).
Ariadi, H., & Puspitasari, M. N. (2022). Perbandingan pola kelayakan ekologis dan finansial usaha pada kegiatan budi daya udang vaname ( L. vannamei ). Fish  Scientiae , 11 (2),  125–138.  https://doi. org/10.20527/fishscientiae.v11i2.176.
Asy’ari, H., Jatmiko, & Angga. (2012). Intensitas cahaya matahari  terhadap  daya  keluaran  panel  sel surya. Simposium Nasional RAPI XI FT UMS. https://publikasiilmiah.ums.ac.id/bitstream/ handle/11617/3930/E08.pdf;sequence=1.
Azadian,  F.,  &  Radzi,  M.  A.  M.  (2013).  A  general approach toward building integrated photovoltaic systems  and  its  implementation  barriers:  A review. Renewable  and  Sustainable  Energy Reviews , 22 , 527–538. https://doi.org/10.1016/j. rser.2013.01.056.
Babu, R. D., & Naik, M. J. (2014). Effect of density on growth and production of litopenaeus vannamei of  brackish  water  culture  system  in  summer season with artificial diet in Prakasam District, India. American International Journal of Research in  Formal,  Applied  &  Natural  Sciences , 5 (1),
10–13.
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] .
ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Behuria, P. (2020). The politics of late late development in  renewable  energy  sectors:  Dependency and  contradictory  tensions  in  India’s National  Solar  Mission. World  Development ,
126 , 104726. https://doi.org/10.1016/j. worlddev.2019.104726.
Bosma, R. H., Tendencia, E. A., & Bunting, S. W. (2012).
Financial  feasibility  of  green-water  shrimp farming associated with mangrove compared to extensive shrimp culture in the Mahakam Delta, Indonesia. Asian Fisheries Science , 25 (3). https:// doi.org/10.33997/j.afs.2012.25.3.004
Campana,  P.  E.,  Wästhage,  L.,  Nookuea,  W.,  Tan, Y.,
& Yan, J. (2019). Optimization and assessment of  floating  and  floating-tracking  PV  systems integrated  in  on-  and  off-grid  hybrid  energy systems. Solar  Energy , 177 ,  782–795.  https:// doi.org/10.1016/j.solener.2018.11.045.
Chaithanakulwat,  A.  (2019).  Design  of  solar-powered aeration  system  for  shrimp  ponds  of  farmers in  Thailand. European  Journal  of  Electrical Engineering , 21 (6),  539–546.  https://doi. org/10.18280/ejee.210608.
Creemers,  S.  (2018).  Moments  and  distribution  of  the net  present  value  of  a  serial  project. European Journal  of  Operational  Research , 267 (3),  835– 848. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2017.12.039.
Direktorat  Jenderal  Perikanan  Budi  daya.  (2021,  16 September). Budi daya udang vaname di tambak milenial  (Millenial  Shrimp  Farming/MSF). https://kkp.go.id/djpb. https://kkp.go.id/ djpb/bpbapsitubondo/artikel/34255-budi  daya- udang-vaname-di-tambak-milenial-millenial- shrimp-farming-msf.
Dulal,  H.  B.,  Shah,  K.  U.,  Sapkota,  C.,  Uma,  G.,  & Kandel, B. R. (2013). Renewable energy diffusion in  Asia:  Can  it  happen  without  government support? Energy  Policy , 59 ,  301–311.  https:// doi.org/10.1016/j.enpol.2013.03.040.
Engelken,  M.,  Römer,  B.,  Drescher,  M.,  Welpe,  I. M.,  &  Picot,  A.  (2016).  Comparing  drivers, barriers,  and  opportunities  of  business  models for  renewable  energies:  A  review. Renewable and  Sustainable  Energy  Reviews , 60 ,  795–809. https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.12.163.
Entele, B. R. (2020). Analysis of households’ willingness to pay for a renewable source of electricity service connection:  Evidence  from  a  double-bounded dichotomous  choice  survey  in  rural  Ethiopia. Heliyon , 6 (2), e03332. https://doi.org/10.1016/j. heliyon.2020.e03332.
Evalina, N., Pasaribu, F. I., Syahputra, M. A., Indrayani,
&  Rahayu,  T.  (2022).  Pemanfaatan  kincir air  untuk  tambak  udang  di  Desa  Pematang Guntung. Semnastek UISU , 97–99.
Garrison, H. R. (2013). Akuntansi manajerial. Salemba Empat.
Harisjon, H., Hermansyah, B., Tashwir, T., Subiantoro, R.  A.,  &  Samsi,  S.  (2021).  Penerapan kincir  air  tenaga  surya  untuk  tambak  udang
vanname. Aurelia  Journal , 3 (1),  1.  https://doi. org/10.15578/aj.v3i1.10200.
Ioakeimidis, C., Polatidis, H., & Haralambopoulos, D. (2013). Use of renewable energy in aquaculture: An  energy  audit  case-study  analysis. Global NEST Journal , 15 (3), 282–294 Jayanti,  S.  L.  L.,  Atjo,  A.  A.,  Fitriah,  R.,  Lestari, D.,  &  Nur,  M.  (2022).  Pengaruh  perbedaan salinitas  terhadap  pertumbuhan  dan  sintasan larva  udang  vaname  ( Litopenaeus  vannamei ). Aquacoastmarine: Journal of Aquatic and Fisheries Sciences , 1 (1), 40–48. https://doi.org/10.32734/ jafs.v1i1.8617.
Jumingan. (2006). Analisis laporan keuangan. PT Bumi Aksara.
Kadariah, L. K., & Gray, C. (1999). Pengantar evaluasi proyek. Universitas Indonesia.
Kaligis, E. (2015). Respons pertumbuhan udang vaname ( Litopenaeus  vannamei )  di  media  rendah dengan  pemberian  pakan  protein  dan  kalsium berbeda. Jurnal  Ilmu  Dan  Teknologi  Kelautan Tropis , 7 (1).  https://media.neliti.com/media/ publications/98698-ID-none.pdf.
Kappagantu,  R.,  Daniel,  S.  A.,  &  Venkatesh,  M. (2015).  Analysis  of  rooftop  solar  PV  system implementation barrier in puducherry smart grid pilot project. Procedia Technology , 21 , 490–497. https://doi.org/10.1016/j.protcy.2015.10.033
Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan.  (2019,  11 Desember). Komoditas udang nasional diprediksi mampu  dongkrak  ekspor  perikanan  Indonesia. kkp.go.id. https://kkp.go.id/artikel/7869- komoditas-udang.
Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan.  (2022).  Percepat program  prioritas,  KKP  gelar  pelatihan  budi daya  hingga  olahan  ikan.  kkp.go.id.  https:// kkp.go.id/artikel/40934-percepat-program- prioritas-kkp-gelar-pelatihan-budidaya-hingga- olahan-ikan#:~:text=%E2%80%9CTahun%20 2022%2C%20KKP%20telah%20menetap- k a n , l o k a l % 2 0 s e r t a % 2 0 K a m pu n g % 2 0 Nelayan%20Maju
Khatimah,  K.  (2019).  Analisis  kelayakan  finansial  budi daya  udang  vannamei  di  Desa  Parangtritis, DIY. Jurnal Ekonomi Pertanian Dan Agribisnis , 3 (1), 21–32. https://doi.org/10.21776/ ub.jepa.2019.003.01.3.
Kharismawati,  Z.,  Dewi,  I.,  &  Zaenuddin.  (2021). Analisis  break  even  point  (BEP)  sebagai  Alat perencanaan  laba  bagi  manajemen. Conference on Economic and Business Innovation , 34–45. Laksana, E. P., Prabowo, Y., Sujono, S., Sirait, R., Fath, N.,  Priyadi,  A.,  &  Purnomo,  M.  H.  (2021). Potential  usage  of  solar  energy  as  a  renewable energy  source  in  Petukangan  Utara,  South Jakarta. Jurnal  Rekayasa  Elektrika , 17 (4). https://doi.org/10.17529/jre.v17i422538.
Li,  Z.,  Yang,  J.,  &  Dezfuli,  P.  A.  N.  (2021).  Study on  the  influence  of  light  intensity  on  the
ISSN 2442-6571
Vol. 8, No. 1, March 2022, pp. 1-11

## An extended approach of weight collective influence graph for detection influence actor
Galih Hendro Martono a , 1 , Azhari Azhari b , 2,* , Khabib Mustofa b , 3 a Department of Informatics, Universitas Bumigora, Indonesia b Department of Computer Science and Electronics, Ubiversitas Gadjah Mada, Indonesia 1 galih.hendro@mail.universitasbumigora.ac.id; 2 arisn@ugm.ac.id ; 3 khabib@ugm.ac.id * corresponding author

## 1. Introduction
Hate speech is one of the significant topics of discussion related to social media analysis. It is mainly associated with the freedom of users to share content and opinions on existing social media platforms. Freedom of opinion in social media has also led to an increase in the number of hate speech through social media. This increase is one of the challenges faced by the government in uncovering influential actors  of  hate  speech  on  social  media  and  issuing  a  legal  law  in  the  form  of  the  Information  and Transaction Law of Electronics (UU ITE). One of the methods used to uncover influential actors is the centrality measure, which means the vital node in a network. It represents the influence of a person whose presence on the network tends to dominate others. There are numerous benefits associated with detecting actors on the network, such as explaining the network's dynamics. Some of the traditional methods widely used to detect the influence of a node in a network include Betweenness Centrality (BC), Degree Centrality (DC), and Closeness Centrality (CC) [1] . These metrics are evaluated according to the number of node connections, relationship with neighbours, and the path that crosses the node [2] . DC only looks at the target node's information  with low accuracy and time complexity [3] . DC and CC have a better result than BC, which has high time complexity [4]. Other methods include Cross- Face Centrality [5] . Rahim et al. [6] collaborated centrality and similarity measurements used for friendly recommendation. Detection of the central or influential actors in a network is mainly out on social media, such as Twitter [7] – [12] . Besides, influential actors implement other fields, such as, cybercrime [13] – [15] and e-commerce [16] .

## ARTICL E INFO ABSTRACT

## Article history
Received February 10, 2022
Revised March 15, 2022
Accepted March 31, 2022 Available online March 31, 2022 Over the last decade, numerous methods have been developed to detect the influential actors of hate speech in social networks, one of which is the Collective Influence (CI) method. However, this method is associated with unweighted  datasets,  which  makes  it  inappropriate  for  social  media, significantly using weight datasets. This study proposes a new CI method called the Weighted Collective Influence Graph (WCIG), which uses the weights and neighbor values to detect the influence of hate speech. A total of 49, 992 Indonesian tweets were and extracted from Indonesian Twitter accounts, from January 01 to January 22, 2021. The data collected are also used to compare the results of the proposed WCIG method to determine the influential actors in the dissemination of information. The experiment was carried out two times using parameters ∂=2 and parameter ∂=4. The results  showed  that  the  usernames  bernacleboy  and  zack_rockstar  are influential actors in the dataset. Furthermore, the time needed to process WCIG  calculations  on  HPC  is  34-75  hours  because  the  larger  the parameter used, the greater the processing time.
This is an open access article under the CC – BY-SA license.
Keywords Node central Centrality measure Collective influence Key actor Weight collective influence graph
Analisis Perhitungan Finansial Penggunaan Panel Surya Pada Budi Daya Udang Vaname | Febrianti, D dan Dewi, R. N Vol. 10, No. 1, Juni 2024, pp. 11-23
performance of solar cell. International Journal of  Photoenergy , 2021 ,  1–10.  https://doi. org/10.1155/2021/6648739.
LiVecchi,  A.,  Copping,  A.,  Jenne,  D.,  Gorton,  A.,  & Preus,  R.  (2019). Powering  the  blue  economy; exploring opportunities for marine renewable energy in  maritime  markets .  https://tethys.pnnl.gov/. https://tethys.pnnl.gov/publications/powering- blue-economy-exploring-opportunities- marine-renewable-energy-maritime-markets.
Malik, K., Rahman, S. M., Khondaker, A. N., Abubakar, I.  R.,  Aina,  Y.  A.,  &  Hasan,  M.  A.  (2019). Renewable  energy  utilization  to  promote sustainability  in  GCC  countries:  policies, drivers,  and  barriers. Environmental  Science and  Pollution  Research , 26 (20),  20798–20814. https://doi.org/10.1007/s11356-019-05337-1.
Mandelli,  S.,  Barbieri,  J.,  Mereu,  R.,  &  Colombo,  E. (2016). Off-grid systems for rural electrification in developing countries: Definitions, classification and a comprehensive literature review. Renewable and Sustainable Energy Reviews , 58 , 1621–1646. https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.12.338.
Mangampa,  M.,  &  Suwoyo,  H.  S.  (2016).  Budi  daya udang vaname ( Litopenaeus vannamei ) teknologi intensif  menggunakan  benih  tokolan. Jurnal Riset  Akuakultur , 5 (3),  351.  https://doi. org/10.15578/jra.5.3.2010.351-361.
Margana,  Wahyono,  Hermawan,  B.  M.,  Purwati,  W., Suwarti, Aulia, N. F., & Solikhin, A. R. (2023). Study of solar power plants as an aerator driver based on the internet of things (IoT). Eksergi ,
19 (2), 68–72.
Mishra,  P.,  &  Behera,  B.  (2016).  Socio-economic and  environmental  implications  of  solar electrification:  Experience  of  rural  Odisha. Renewable  and  Sustainable  Energy  Reviews ,
56 ,953–964. .. https://doi.org/10.1016/j. rser.2015.11.075.
Munawir.  (2012).  Analisis  laporan  keuangan  (4th  ed.). Liberty.
Nababan, E., Putra, I., & Rusliadi. (2015). Pemeliharaan udang vaname (Litopenaeus vannamei) dengan persentase  pemberian  pakan  yang  berbeda. Jurnal Ilmiah Perikanan dan Kelautan, 3(2), 1–9. https://digilib.unri.ac.id/index.php?p=show_ detail&id=59260&keywords.
Nookuea,  W.,  Campana,  P.  E.,  &  Yan,  J.  (2016).
Evaluation  of  solar  PV  and  wind  alternatives for self-renewable energy supply: Case study of shrimp cultivation. Energy Procedia , 88 , 462–469. https://doi.org/10.1016/j.egypro.2016.06.026.
Nugraha,  A.,  Yustiati,  A.,  &  Andriani,  Y.  (2022). Vannamei  techniques  culture  in  various aquaculture systems: Review. Jurnal Perikanan Mataram , 2 (1), 26–36.
Nugraha, I. M. A., Desnanjaya, I. G. M. N., Serihollo, L. G. G., & Siregar, J. S. M. (2020). Perancangan hybrid system PLTS dan generator sebagai catu daya  tambahan  pada  tambak  udang  vaname:
Studi Kasus Politeknik Keluatan dan Perikanan Kupang. Majalah Ilmiah Teknologi Elektro , 19 (1), 121. . https://doi.org/10.24843/MITE.2020. v19i01.P18.
Nuraini,  N.  (2015).  Penilaian  kinerja  keuangan perusahaan  menggunakan  analisis  return  on investment  (ROI)  dengan  pendekatan  du  pont system  dan  residual  income  (RI)  (Studi  pada perusahaan  kosmetik  dan  keperluan  rumah tangga  yang  listing  di  Bursa  Efek  Indonesia) tahun 2011-2013. [Tesis, Brawijaya University]. UB Repository. http://repository.ub.ac.id/.
OrangeSmile. (2023, 16 Juni). Detailed hi-res maps of Bali  for  download  or  print.  OrangSmile.com. https://www.orangesmile.com/travelguide/bali/ high-resolution-maps.htm.
Palupi,  M.,  Fitriadi,  R.,  Wijaya,  R.,  Raharjo,  P., &  Nurwahyuni,  R.  (2021).  Diversity  of phytoplankton  in  the  whiteleg  ( Litopenaeus vannamei )  shrimp  ponds  in  the  south  coastal area  of  Pangandaran,  Indonesia. Biodiversitas Journal of Biological Diversity , 23 (1). https://doi. org/10.13057/biodiv/d230115.
Phu,  H.  M.,  &  Nguyen,  T.  T.  (2022).  Solar  energy research  for  the  design  and  manufacturing of  oxygen  aerator  model  for  shrimp  farming. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 2199 (1), 012028.https://doi.org/10.1088/1742- 6596/2199/1/012028.
Purnatiyo,  D.  (2014).  Analisis  kelayakan  investasi  alat DNA real time thermal cycler (Rt-Pcr) untuk pengujian gelatin. Jurnal Pasti , 8 (2), 212–216. Rahim, Rukmana, M. R. A., Landu, A., & Asni. (2021). Budi daya udang vaname ( Litopenaeus vannamei ) super  intensif  dengan  padat  tebar  berbeda menggunakan  sistem  zero  water  discharge. Journal  of  Fisheries  and  Marine  Research , 5 (3),
595–602.
Rizk,  J.,  &  Chaiko,  Y.  (2008).  Solar  tracking  system: more efficient use of solar panels. World Academy of Science, Engineering and Technology . Shahzad, K., Abdul, D., Umar, M., Safi, A., Maqsood, S.,  Baseer,  A.,  &  Lu,  B.  (2023).  Analysis  of obstacles to adoption of solar energy in emerging economies using spherical fuzzy AHP decision support  system:  A  case  of  Pakistan. Energy Reports , 10 , 381–395. https://doi.org/10.1016/j. egyr.2023.06.015.
Shahzad, K., Lu, B., & Abdul, D. (2022). Entrepreneur barrier analysis on renewable energy promotion in  the  context  of  Pakistan  using  Pythagorean fuzzy  AHP  method. Environmental  Science and  Pollution  Research , 29 (36),  54756–54768. https://doi.org/10.1007/s11356-022-19680-3.
Sindhu, S., Nehra, V., & Luthra, S. (2017). Investigation of  feasibility  study  of  solar  farms  deployment using hybrid AHP-TOPSIS analysis: Case study of  India. Renewable  and  Sustainable  Energy Reviews , 73 , 496–511. https://doi.org/10.1016/j. rser.2017.01.135
Vol . 8 , N o. 1 , M arch 2022, pp. 1-1 1
/ija in.v8i 1.800 http ://ija in.o rg ijain @uad.ac .id
An ex tended approa ch o f wei ght col lect ive influen ce graph f or detec tion influence actor Gali h He ndr o Mart ono a , 1 , Azhari Azhar i b , 2,* , Kh abib Musto fa b , 3 a Depa rtm ent of Infor matics , U niver sita s Bumigo ra, Indon esia b D epa rtme nt of Compute r S cie nce a nd E lect ron ics, U biver sita s G adj ah Mada , Indon esia 1 ga lih.hendr o@ma il.un iver sita sbumigo ra. ac. id; 2 aris n@ugm. ac. id ; 3 khabib @ugm. ac. id * c orres pondin g a utho r 1. Intro ducti on Hate sp eec h is one of the sig nifi cant to pics of d isc ussi on relat ed to soc ial med ia a nalys is. It i s m ain ly associ ate d w ith th e fr eed om of use rs t o sha re c ont ent an d o pin ion s o n ex isti ng soc ial med ia p latf orm s. Fre edo m o f o pin ion in s ocia l m edi a h as a lso led to an i ncr eas e in th e n um ber of h ate spe ech th rou gh soc ial med ia. Thi s in crea se is o ne of t he c hall eng es fa ced by the gover nm ent in un cove rin g in flue ntia l act ors of hate sp eec h on so cial m edi a an d is sui ng a le gal law in the fo rm of the Inf orm atio n an d Tra nsa ctio n La w o f El ectr oni cs ( UU IT E). One of th e m etho ds u sed to unc ove r in flu ent ial acto rs i s th e cen trali ty meas ure , wh ich means the vita l n ode in a ne two rk. It rep res ent s th e in flue nce of a pe rso n whos e pr ese nce on t he ne two rk t end s to do min ate o ther s. Th ere are num ero us be nefi ts a sso ciat ed w ith det ect ing ac tor s o n th e ne two rk, su ch as e xpl aini ng th e ne two rk's dy nami cs. Som e o f th e tr adi tion al meth ods wid ely use d to de tec t th e inf lue nce of a no de in a ne two rk inc lud e B etw een ness C entr alit y (BC ), D egree Cen tral ity (D C), and Cl ose nes s C entra lity (CC ) [1] . Th ese m etri cs are ev alu ate d ac cordi ng to th e n umb er o f no de con necti ons, relat ion shi p wi th neighb our s, a nd the pat h th at cr osse s th e n ode [2] . DC on ly l ook s at the tar get nod e's inf orm ation w ith low ac cura cy an d ti me com plex ity [3] . DC and CC hav e a bett er r esu lt t han BC, w hich has h igh tim e co mpl exit y [4 ]. Ot her m eth ods i nclu de Cro ss- Fac e C ent rality [5] . R ahim et a l. [6] co llab ora ted ce ntra lity an d si mila rity m easur em ent s us ed f or f rien dly rec om men dati on. D ete ctio n o f th e c ent ral or i nflu ent ial act ors in a ne two rk is main ly out on soc ial medi a, suc h as Tw itte r [7] – [12] . Be sid es, i nflu enti al a cto rs i mpleme nt o ther fiel ds, s uch a s, cybe rcr im e [13] – [15] an d e- comme rce [16] . ART IC LE INF O ABS TR ACT Art icl e hi sto ry Rec eive d F ebru ary 10, 202 2 Rev ised M arc h 15, 202 2 Acc epted M arc h 31, 202 2 Ava ilable online M arc h 31, 202 2 Over th e las t deca de, numer ous met hods ha ve b een devel oped to detect th e influe ntia l act ors of h ate spee ch in so cial net works , on e of wh ich is th e Coll ective Inf luence (CI ) met hod. However, this metho d is asso ciat ed wit h unwei ght ed da tas ets, which ma kes it in app ropri ate for soci al media, sig nific ant ly us ing weig ht da tas ets. This study pro pos es a ne w CI met hod calle d th e Wei ght ed C ollec tive In fluen ce Gr aph (WC IG) , wh ich uses th e weight s an d nei ghb or val ues to det ect th e in fluen ce of ha te s peech . A tot al of 4 9, 99 2 In dones ian twee ts were and ext rac ted fro m In dones ian Twit ter acco unts, fro m Ja nua ry 01 to Ja nua ry 22 , 20 21. T he d ata co llect ed are also used to comp are the results of t he pro pos ed WC IG meth od to determ ine the influen tial ac tors in th e di ssemi nat ion of in form atio n. T he exp erime nt was ca rried out two times us ing par amet ers ∂= 2 an d pa rame ter ∂=4. The results sho wed th at the user names b erna cleb oy and zack_ro cksta r are influe ntia l act ors in th e da tas et. F urth ermo re, th e time nee ded to pro cess WCIG calcu latio ns on HPC is 34-75 h ours beca use the larg er th e para meter us ed, th e grea ter t he p roces sin g tim e. This is an open ac ces s art icle under the CC – BY- SA lic ense. Key words Node cen tra l Cent ralit y meas ure Collect ive in fluenc e Key a ctor Weig ht c olle ctiv e influe nce g raph
Buletin Ilmiah Marina Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan http://ejournal-balitbang.kkp.go.id/index.php/mra
Soebjakto.  (2020).  Strategi  pengembangan  bisnis  budi daya udang. DJPB.
Soekartawi.  (2003).  Teori  ekonomi  produksi  dengan pokok bahasan analisis Cobb Douglas. PR Raja Grafindo Persada.
Umar,  H.  (2001).  Strategic  management  in  action. Gramedia Pustaka Utama.
Vo,  T.  T.  E.,  Ko,  H.,  Huh,  J.-H.,  &  Park,  N.  (2021). Overview of solar energy for aquaculture: The potential  and  future  trends. Energies , 14 (21), 6923. https://doi.org/10.3390/en14216923.
Wafi,  A.,  &  Ariadi,  H.  (2022).  Estimasi  daya  listrik untuk  produksi  oksigen  oleh  kincir  air  selama periode  “blind  feeding”  budi  daya  udang vaname  ( Litopenaeus  vannamei ). Saintek Perikanan :  Indonesian  Journal  of  Fisheries Science  and  Technology , 18 (1),  19–35.  https:// doi.org/10.14710/ijfst.18.1.19-35.
Wang, H., Oguz, E., Jeong, B., & Zhou, P. (2019). Life cycle and economic assessment of a solar panel array applied to a short route ferry. Journal of Cleaner  Production , 219 ,  471–484  https://doi. org/10.1016/j.jclepro.2019.02.124
Widayana, G. (2012). Pemanfaatan energi surya. Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan , 9 (1). https:// doi.org/10.23887/jptk-undiksha.v9i1.2876.
Yaqoot, M., Diwan, P., & Kandpal, T. C. (2016). Review of barriers to the dissemination of decentralized renewable  energy  systems. Renewable  and Sustainable Energy Reviews , 58 , 477–490. https:// doi.org/10.1016/j.rser.2015.12.224